【摘 要】
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从摄像机标定、图像获取、双目校正、立体匹配、深度计算等方面研究多种农田障碍物检测方法,分别用Bouguet算法进行立体校正、用区域匹配方法获取视差图、用三角测量方法计算
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,西北农林科技大学信息工程学院,德州农工大学农业工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(30971690);国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2008AA100903-7);“十二五”国家科技支撑计划资助项目(2011BAD20B10-3);中国烟草总公司陕西省烟草局资助项目(LX-28);杨凌现代农业国际研究院首批项目(A213021007)
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从摄像机标定、图像获取、双目校正、立体匹配、深度计算等方面研究多种农田障碍物检测方法,分别用Bouguet算法进行立体校正、用区域匹配方法获取视差图、用三角测量方法计算障碍物的深度,获取了不同环境下的5种障碍物及其位置信息,并使用计算机视觉函数库OpenCV,提高了算法的实时性。试验表明:障碍物与摄像机的距离小于2 000 mm时,准确识别率在96%以上,深度的绝对误差在±30 mm内(即相对误差在1.5%以下),且完成一次障碍物检测的时间小于100 ms。
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